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摘  要

电信客户价值分析其实就是研究客户分类问题，的目的是根据不同类型采用不同策略，针对电信客户实行差异化营销和服务。所以对客户进行价值分析对运行商来说有着十分重要的意义。数据挖掘技术中的聚类技术在进行客户分群时有着很好的效果，其中K-means算法是聚类技术中最流行的算法之一。本文使用K-means聚类算法对电信客户价值进行实验和分析，最终实验表现的聚类效果较好。

关键词：客户价值分析；数据挖掘；聚类；K-means

Abstract Telecom customer value analysis is actually a study of customer classification. The purpose is to adopt different strategies according to different types and implement differentiated marketing and services for telecom customers. Therefore, the value analysis of customers is of great significance to operators. Clustering technology in data mining technology has a good effect in customer clustering, and K-means algorithm is one of the most popular clustering algorithms. In this paper, K-means clustering algorithm is used to experiment and analyze the telecom customer value, and the clustering effect is better in the final experiment.

Keywords customer value analysis; data mining; clustering; K-means

1  引言

随着互联网技术的发展，国内的网民数量也在迅速增长，根据第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2021年12月，我国网民规模达10.32亿。电信业的竞争也日渐激烈，对于运营商来说，必须转变其现有经营模式，向以客户为中心、以信息为基础的国际先进的经营模式转变，对客户群进行分类，并采取差异化的市场营销和客户服务策略，从而使电信企业保持市场领先地位[1]。针对不同类型客户制定不同的营销策略和服务是非常重要且必要的，所以需要使用高效的方法去对客户群体进行划分和价值分析。

在对电信客户价值分析的方法中，常用的有经验分类方法和数据挖掘中的聚类分析方法[2]。经验分类法是一种最原始的客户分类方法，由决策者根据经验对客户进行类别划分，划分的结果解释性不强，具有很强的主观性。聚类分析是根据数据集合的有关特性的相似程度进行分组，将一个没有类别标记的数据集按照某种准则划分成若干个类，使同一类别中的对象尽可能相似，不同类的对象间的差异尽可能大。聚类分析是一种无监督学习方法，在模式识别、特征提取、图像分割和数据挖掘等领域中应用十分广泛。故在识别客户特征、划分客户群体有着很好的效果。利用聚类算法进行客户价值分析，成为了一项值得研究的课题。本文使用K-means算法进行电信客户价值分析，经实验验证取得了良好的聚类效果。

2  相关工作及技术

2.1 业务问题分析

客户价值分析[3]实际上是一个对客户进行分群的问题。为了指定更有效的营销策略，就需要从客户的需求出发，了解客户特征，为不同的客户提供不同的产品和服务。这样既可以提高客户体验感，减少客户流失，保留优质客户以及吸引新客户，同时也能降低降低服务成本，提高业务收入，提高运营商的竞争力。

对于电信运营商来说，根据以往的运营经验，可以大概知道客户类型，但是随着数据量越来越大，仅凭人工对海量数据进行分析很明显不现实，同时由于客户数量很多，且消费行为复杂，人工很难事先对客户打标签，得到训练数据。所以必须使用数据挖掘技术对数据做更精准的分析，并得到定量的分析结果。数据挖掘技术可以从海量数据中发现有用的信息和知识，对客户进行细分，根据细分得到客户类别，为其推出不同提供服务，为客户提供个性化服务，使其营销政策更具针对性，提高电信企业利润。K-means聚类方法是数据挖掘技术中最为常用的方法，非常适合用于进行电信客户细分。

在对数据进行聚类之前，可以将客户大致分为中高端客户、中端用户、离网趋势用户等。但这是经验而言，最终结果需要看模型的运行结果，不能主观臆断。通过聚类，将客户合理地分为多个类别，在聚类完成后，可以继续对客户信息进行统计分析，从而制定出合理的营销方案。

2.2 K-means算法

数据挖掘是从大数据中挖掘出隐藏的、未知的和有意义的规则和模式的业务流程，它是用来支持以客户为中心的企业的必要技术。大数据背景下，电信运营商已经认识到客户是业务的中心，客户数据是它们的重要资产。聚类分析是在未知划分类别的前提下，依据数据的相似度对其进行分类的方法，它是一种无监督学习算法。常用的聚类算法由K-means算法、K-近邻 (KNN) 算法和模糊C均值聚类 (FCM) 算法等，这些算法广泛的应用于模式识别、图像分析和机器学习等领域。K-means算法是最受欢迎的聚类算法之一， 它选择距离为相似度的评价标准，通过最小化误差函数便可将数据加以分类。K-means 算法尝试找出平方误差函数值最小的k个划分。算法使得各聚类本身尽可能紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时，它的效果较好。

本文中实验采用K-Means 聚类模型进行客户分群[4]，主要因为 K-means 算法具有以下优点：能够很好的解决给出数值型属性的数据对象的聚类问题，经常以局部最优结束；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的；对输入数据顺序的敏感度一般；虽然对处理噪声数据的能力不高，由于电信提供客户的数据比较完整，可以通过数据预处理来弥补；该算法结果比较容易理解，建模速度也较快。

下面简要介绍K-means算法原理[5]：

(1) 确定聚类的类数K，随机选出 K 个点并以其为初始聚类中心。

(2) 随后计算得出各样本至聚类中心距离的大小，并且把样本划分到距离最近聚类中心所属类。

(3) 对划分完全后的新类重新进行计算得出新的聚类中心，假如两次的聚类中心并没有发生改变，那么久可以确定样本调整结束，此时相应的误差平方和函数已达到最小，聚类准则函数已经收敛；否则，若初始聚类中心发生变化，则需要继续调整所有样本来确定新的聚类中心，并进入下一次的迭代过程。

本文中实验将利用K-means聚类算法实现电信客户分类，在此基础上，将对电信客户的价值加以分析。基于K-means聚类的电信客户价值分析算法步骤如下：

第1步：对电信客户价值数据进行预处理。由于不同指标的数据差异较大，需要将数据加以变换，以适应数据挖掘的需要，将通过标准化对客户数据进行处理。

第2步：利用K-means聚类算法对电信客户进行分类。

第3步：电信客户价值分析。依据K-means聚类算法对电信客户分类结果进行特征分析，根据特征分析的结果对客户的价值作出评价。